package com.wdd.common.druid;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.apache.log4j.LogManager;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Configurable;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Primary;

import java.sql.SQLException;

/**
 * DataResource配置类
 *
 * Druid是一个JDBC组件，druid 是阿里开源在 github 上面的数据库连接池,它包括三部分：
 * DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。
 * DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
 * SQLParser 专门解析 sql 语句
 *
 * Druid 有什么优点？(来源网络)
 * 1. 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
 * 2. 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
 * 3. 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
 * 4. SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。
 * 5. 扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。
 *
 * @author globalMr
 */
@Configurable
public class DruidDBConfig {
    private Logger logger = LogManager.getLogger(DruidDBConfig.class);

    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;

    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;

    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;

    @Value("${spring.datasource.driverClassName}")
    private String driverClassName;

    @Value("${spring.datasource.initialSize}")
    private int initialSize;

    @Value("${spring.datasource.minIdle}")
    private int minIdle;

    @Value("${spring.datasource.maxActive}")
    private int maxActive;

    @Value("${spring.datasource.maxWait}")
    private int maxWait;

    @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;

    @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;

    @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
    private String validationQuery;

    @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
    private boolean testWhileIdle;

    @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
    private boolean testOnBorrow;

    @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
    private boolean testOnReturn;

    @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
    private boolean poolPreparedStatements;

    @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;

    @Value("${spring.datasource.filters}")
    private String filters;

    @Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
    private String connectionProperties;

    @Bean     //声明其为Bean实例
    @Primary  //在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public DruidDataSource dataSource() {

        DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();

        datasource.setUrl(this.dbUrl);
        datasource.setUsername(username);
        datasource.setPassword(password);
        datasource.setDriverClassName(driverClassName);

        //configuration
        datasource.setInitialSize(initialSize);
        datasource.setMinIdle(minIdle);
        datasource.setMaxActive(maxActive);
        datasource.setMaxWait(maxWait);
        datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
        datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
        datasource.setValidationQuery(validationQuery);
        datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
        datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
        datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
        datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
        datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
        try {
            datasource.setFilters(filters);
        } catch (SQLException e) {
            logger.error("druid configuration initialization filter : {0}", e);
        }
        datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);

        return datasource;
    }
}
